Geri Dön

Improving video interaction for impaired people using CNN

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 845689
  2. Yazar: TAHA ALI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. JAWAD RASHEED
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: CNN, ASL, ReLU, CNN, ASL, ReLU
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yapay Zeka ve Veri Bilimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 94

Özet

Erişilebilirlik, engelli bireylerin tıpkı engelli olmayan akranları gibi tatmin edici bir yaşam sürdürme temel hakkını ifade eder. Çevrimiçi platformlar, bilgi ve iletişim teknolojileri tüm bireylerin erişebileceği şekilde tasarlanıp geliştirilmektedir. Amaç, engelli kişilerin web içeriğini kullanmasını, anlamasını, gezinmesini ve etkileşimini kolaylaştırmak, böylece çeşitli engellerin engelleyici etkilerini azaltmaktır. internet girişi. Bu nedenle bu çalışma, işitme engelli ve engelli kişilerin video etkileşimini geliştirerek kolaylaştırmalarına yönelik olarak tasarlanmıştır. On Özel model, Amerikan işaret dili veri kümesi kullanılarak eğitildi. 5x5 çekirdek boyutuna sahip 224x224 görüntülerin en iyi sonuçları verdiği görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Accessibility refers to the fundamental right of individuals with disabilities to lead fulfilling lives just like their non-disabled peers. Online platforms, information, and communication technologies are designed and developed to be accessible to all individuals, The goal is to facilitate the utilization, comprehension, navigation, and interaction with web content by people with disabilities, thereby mitigating the impact of various disabilities that hinder internet access. Therefore, this study was designed for the deaf and dump people to facilitate them by improving video interaction. Ten Custom models were trained using the American sign language dataset. It was observed that 224x224 images with 5x5 kernel size gave the best results.

Benzer Tezler

  1. Assistant humanoid robots for sign language tutoring

    İnsansı robot destekli işaret dili öğretimi

    NEZİHA AKALIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE

  2. Automated captioning of image and audio for visually and hearing impaired

    Görme ve işitme engelliler için otomatik görüntü ve ses altyazılama

    ÖZKAN ÇAYLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİzmir Katip Çelebi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VOLKAN KILIÇ

    DOÇ. DR. AYTUĞ ONAN

  3. Bronşektazili çocuk hastalarda sanal gerçeklik temelli farklı egzersiz eğitimlerinin solunum fonksiyonu, solunum ve periferik kas kuvveti, fonksiyonel kapasite ve denge üzerine etkisi

    The effect of different virtual reality-based exercise trainings on pulmonary function, respiratory and peripheral muscle strength, functional capacity and balance in children with bronchiectasis

    HİKMET UÇGUN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Fizyoterapi ve RehabilitasyonBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Kardiyopulmoner Fizyoterapi Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜLYA NİLGÜN GÜRSES

  4. Kinect rgb görüntülerinde ve derinlik haritalarında uzam-zamansal özellikleri kullanarak işaret dili tanıma

    Sign language recognition using spatio-temporal features on Kinect rgb video sequences and depth maps

    ABBAS MEMİŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  5. Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü

    Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit

    BİLGE TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN